| 改进的蚁群引导电网系统云数据聚类故障检测 |
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| 引用本文： | 张向丰.改进的蚁群引导电网系统云数据聚类故障检测[J].科技通报,2014(10). |
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| 作者姓名： | 张向丰 |
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| 作者单位： | 黄河水利职业技术学院信息工程系,河南开封,475000 |
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| 基金项目： | 河南省教育科学规划课题(2006-JKGHAG-189)。 |
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| 摘 要： | 传统的蚁群算法在迭代过程中产生逆转变异,新的结点与链路也可能在任意时刻加入到云中,给电网系统云数据的云计算和故障数据预测检测带来很大难度,出现拥塞控制,导致聚类效果不好。结合云计算处理数据的特点,对传统的蚁群算法进行改进,提出一种改进的蚁群引导电网系统云数据聚类和故障检测算法,根据基因位随机数大小决定输出概率的精度,更新状态类别充分统计量,得到故障特征观测概率和初始概率,执行聚类中心更新规则。搭建的Hadoop集群云计算原型系统,在开源的云计算平台框架和HBase电网系统数据库下进行数据采集和算法实现。仿真结果表明,算法在数据聚类和故障检测中具有较好的应用性能。
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| 关 键 词： | 蚁群算法 云计算 数据聚类 故障检测 |
Fault Detection of Cloud Data Clustering Based on Improved Ant Colony Guidance Power Grid System |
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| Zhang Xiangfeng.Fault Detection of Cloud Data Clustering Based on Improved Ant Colony Guidance Power Grid System[J].Bulletin of Science and Technology,2014(10). |
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| Authors: | Zhang Xiangfeng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ant colony algorithm cloud computing data clustering fault detection |
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